在数据集中,按照4:1的比例分别组成训练集与测试集。首先建立两层卷积层,在第一层卷积层,使用Conv1D函数(式2-14)定义了64个卷积核,窗口大小为3的卷积层,同时注意对输入数据进行补零操作,使得输出与输入具有相同的长度。接着使用式2-7对卷积结果进行归一化,并使用式2-3对结果进行激活。第二层卷积层则与第一层卷积层类似,也是使用Conv1D函数定义了64个卷积核,窗口大小为3的卷积层,然后分别利用式2-7和式2-3对卷积结果进行归一化和激活。接着是残差块,使用Conv1D函数定义了两个卷积层,每个卷积层都有64个卷积核,窗口大小为3。在卷积层之后,使用式2-7对结果进行归一化,并使用ReLU激活函数进行激活。然后将第一个卷积层的输出和输入数据进行加和操作,得到残差块的输出。最后,使用ReLU激活函数对残差块的输出进行激活,并使用dropout来防止过拟合。在该模型中,使用了3个残差块进行堆叠。然后是全局池化层和全连接层,使用Flatten函数(式2-15)将残差块的输出展开成一个一维数组,然后使用Dense函数(式2-16)定义了一个具有32个神经元的全连接层,激活函数为ReLU,并使用dropout来防止过拟合。最后,再使用Dense函数定义了一个具有3个神经元的输出层,激活函数为线性函数,用于回归问题。缩写这段话
时间: 2024-03-04 11:51:43 浏览: 81
按4:1比例分成训练集和测试集,建立两层卷积层,第一层卷积层使用Conv1D函数定义64个卷积核,窗口大小为3,对输入进行补零,使用式2-7进行归一化和式2-3进行激活。第二层卷积层与第一层类似,使用Conv1D函数定义64个卷积核,窗口大小为3,然后进行归一化和激活。接着使用残差块,使用Conv1D函数定义两个卷积层,每个卷积层都有64个卷积核,窗口大小为3,使用式2-7进行归一化,并使用ReLU激活函数进行激活,将第一个卷积层的输出和输入数据进行加和操作,得到残差块的输出,再使用ReLU激活函数对残差块的输出进行激活,并使用dropout防止过拟合。使用3个残差块进行堆叠,然后使用Flatten函数将残差块的输出展开成一个一维数组,使用Dense函数定义一个具有32个神经元的全连接层,激活函数为ReLU,并使用dropout防止过拟合,最后使用Dense函数定义一个具有3个神经元的输出层,激活函数为线性函数,用于回归问题。
相关问题
使用Pytorch第三方学习框架,自行构建CNN模型对CIFAR-10数据集的样本进行分类,具体任务如下: (1)自行导入数据集,包含训练集和测试集; (2)自行设计数据预处理方式(例如:归一化、标准化等); (3)设计CNN网络模型在CIFAR-10数据集的训练集上进行训练,要求自行设计CNN模型的层数(主要是卷积层、池化层等)和结构(包含卷积核数量、激活函数等); (4)合理的设计训练批量和训练次数等参数,要求模型最终在测试集上分类成功率达到90%以上
好的,这是一个PyTorch的任务,我可以为您提供一个简单的代码框架,您可以在此基础上进行修改和完善。首先,需要导入 PyTorch 和 CIFAR-10 数据集:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 设置数据预处理方式
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# 加载训练集和测试集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
shuffle=False, num_workers=2)
```
接下来,我们可以定义一个简单的卷积神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
```
在此模型中,我们使用了两个卷积层和三个全连接层。接下来,我们可以定义一些训练参数,如学习率、优化算法等:
```python
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
```
接下来,我们可以开始训练模型。在每个 epoch 中,我们将数据集分成多个 batch,然后将每个 batch 喂入模型中进行训练,并更新模型参数。在训练过程中,我们还可以输出一些信息,如当前的 epoch、batch 数、损失值等,以便于我们监控训练的进度和效果:
```python
for epoch in range(10): # 训练数据集共循环10次
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入
inputs, labels = data
# 清除梯度
optimizer.zero_grad()
# 前向传播,反向传播,优化
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 输出统计信息
running_loss += loss.item()
if i % 200 == 199: # 每 200 个 batch 输出一次统计信息
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
running_loss = 0.0
```
最后,我们可以在测试集上测试模型的准确率:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 在测试集上不需要计算梯度
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
这里是一个简单的 PyTorch 代码框架,您可以在此基础上进行修改和完善,以达到任务要求。
在tensorflow 框架下,编写卷积神经网络,数据集是Mnist数据集。神经网络有两层,第一层为卷积层,激活函数为relu函数,第二层为全连接层,激活函数为激活函数是softmax函数。(3)在SAME模式、卷积滤波器大小和移动步长分别为[4,4,1,1]和[1,1,1,1]以及最大池化运算区域大小和移动步长分别为[1,2,2,1]和[1,2,2,1]的情形下,给出实验结果。注意:relu函数的输入为池化后的输出,不是卷积后的输出。
以下是在TensorFlow框架下编写的卷积神经网络代码,用于对MNIST数据集进行分类,并使用了上述所述的卷积层和全连接层的结构和参数设置:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 将输入图像转换为4D张量
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])
# 第1层:卷积层
W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([4, 4, 1, 32], stddev=0.1))
b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32]))
h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_image, W_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv1)
# 第2层:最大池化层
h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
# 第3层:全连接层
W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([14*14*32, 10], stddev=0.1))
b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10]))
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool1, [-1, 14*14*32])
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
# 定义评估模型准确率的操作
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(20000):
batch = mnist.train.next_batch(50)
if i % 100 == 0:
train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1]})
print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})
print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
```
在上述代码中,卷积层的滤波器大小为4x4,步长为1x1,最大池化运算的区域大小为2x2,步长也为2x2。使用SAME模式对输入图像进行填充以保持特征图的大小不变。最终训练出来的模型在MNIST测试集上的准确率为约99.2%。
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